隨著人工智能技術的迅速發展，電子病歷智能化已成為醫療健康領域的重要突破口。傳統電子病歷系統主要依賴規則編碼實現基礎的信息管理功能，例如通過預設條件進行診斷分類、用藥提醒和病歷歸檔。這類方法雖然邏輯清晰且易于解釋，但面對復雜的臨床場景和多變的醫學知識時，其靈活性和適應性往往不足。

數據驅動的方法，特別是基于大語言模型和上下文協議（Model Context Protocol）的技術，正引領電子病歷智能化的新變革。通過從海量臨床數據中學習模式，AI系統能夠涌現出更精準的診斷支持、個性化治療方案生成以及風險預測能力。例如，結合自然語言處理技術，電子病歷系統可以自動提取非結構化文本中的關鍵信息，如癥狀描述、檢查結果和治療歷程，并將其整合為全面的患者檔案。

信息電子技術服務在此過程中扮演著關鍵角色。它不僅提供數據存儲與處理的基礎設施，還支持實時數據交換和安全共享，確保醫療信息的隱私與合規性。借助云計算和邊緣計算，電子病歷系統能夠實現跨機構協作，促進醫療資源的優化配置。

電子病歷智能化將繼續從規則編碼向數據涌現演進，融合多模態數據和聯邦學習等技術，提升系統的泛化能力和可解釋性。這一轉型不僅將改善醫療效率，更將為精準醫療和公共衛生管理提供強大支撐。